4 разговора об ИИ, которые должна вести каждая компания

4 разговора об ИИ, которые должна вести каждая компания

Источник · Перевод автора

Как потребители, мы широко внедрили искусственный интеллект и машинное обучение в нашу повседневную жизнь. «Умные» колонки, распознавание лиц на наших телефонах, таргетированная реклама, которую мы любим ненавидеть – это лишь некоторые из технологий на базе искусственного интеллекта, которые нас окружают.

Но внутри компаний, где ИИ дает практически неисчислимые преимущества в различных сценариях использования, таких как сверхэффективные и продуктивные ИТ, автоматизация цепочек поставок и все более интеллектуальные экосистемы кибербезопасности, статус внедрения является скорее неоднозначным.

В недавнем опросе 700 ИТ-специалистов по всему миру колоссальные 95% заявили, что считают, что их компании выиграют от внедрения ИИ в повседневные операции, продукты и услуги, а 88% хотят использовать ИИ в максимально возможной степени.

В окопах ИТ-сотрудники рассматривают ИИ как способ помочь им выполнять свою работу быстрее и лучше, и они тянутся к нему так же естественно, как потребители благодарны за умные колонки дома.

Однако лишь 6% руководителей высшего звена, принявших участие в опросе, сообщили о фактическом внедрении решений на базе искусственного интеллекта в своей компании.

Это, мягко говоря, зияющий пробел, но в нем есть основания. В своих беседах с другими ИТ-директорами я все время слышу, что, как это часто бывает с новыми технологиями, топ-менеджер борется с множеством проблем – технических и организационных – на пути к развитию ИИ.

IDC недавно прогнозировала, что мировые доходы рынка ИИ, включая программное обеспечение, оборудование и услуги, вырастут на 16,4% в этом году до 327,5 млрд долларов и превысят отметку в 500 млрд долларов к 2024 году. Большая часть этого роста будет обеспечиваться за счет предприятий. Таким образом, очевидно, что более широкое внедрение ИИ в компаниях – это вопрос не «если», а «когда».

Почему же тогда так сложно внедрить ИИ и заставить его прижиться? Стратегия внедрения ИИ имеет множество движущихся частей, и, несомненно, некоторые компании чувствуют себя подавленными из-за того, что может показаться многогранным препятствием для внедрения. Но на самом деле оседлать волну искусственного интеллекта не обязательно так сложно. Начать работу с ИИ будет намного проще, если компании смогут задать четыре ключевых вопроса и ответить на них.

  1. Являемся ли мы целенаправленными и целенаправленными?

ИИ слишком велик и важен, чтобы впадать в него без энтузиазма. Его нельзя рассматривать как просто очередной элемент списка дел, выполняемый вне пресловутого стола, его внимание часто отвлекают, казалось бы, более насущные краткосрочные приоритеты. Компании должны серьезно относиться к ИИ; они должны адекватно финансировать его, беззастенчиво посвятить этому несколько своих самых умных людей и признать, что путь будет нелегким.

ИТ-директора должны сыграть огромную роль, но они не могут сделать это самостоятельно, потому что многие проблемы, связанные с ИИ, выходят за рамки их влияния. Это очень помогает, если критическая масса двух или трех руководителей высшего звена, включая генерального директора, лично обязуются и подтолкнут остальную часть компании к использованию ИИ как критически важной части ее будущего.

Если этого не произойдет, я ожидаю, что советы директоров будут все больше подталкивать руководителей компаний к тому, чтобы они проявляли импульс в своих инициативах в области ИИ. Лучше, чтобы руководство сначала взяло бразды правления в свои руки.

  1. Готовы ли мы наконец решать проблемы с данными?

Одним из наиболее серьезных препятствий на пути внедрения ИИ является решение всех проблем интеграции и технологических обновлений, необходимых для готовых к использованию ИИ стеков облачной инфраструктуры.

Согласно отчету IDC, предприятия обычно тратят «около трети своего жизненного цикла ИИ на интеграцию и подготовку данных по сравнению с реальными усилиями в области науки о данных, что является большим препятствием для масштабирования внедрения ИИ».

Во многих отношениях ИИ унаследовал проблемы с данными и аналитикой, с которыми компании сталкивались до того, как мы начали называть его ИИ. Поскольку многие компании еще не решили эти проблемы, наложение ИИ на вершину может быть проблематичным.

Например, данные, хранящиеся в отделе маркетинга, могут храниться в разных системах и иметь другой формат и качество, чем данные в отделе продаж. Это проблема для приложений искусственного интеллекта, которым требуются согласованные данные по функциям.

Компании должны признать, что им потребуется правильная инфраструктура для централизации и ускорения работы по приведению всех этих данных в готовую форму для искусственного интеллекта, не оказывая влияния на науку о данных, позволяющую получить представление о данных, которую каждая функция могла выполнять независимо. К счастью, существуют технологии, упрощающие эту задачу.

  1. Продумали ли мы эффект людей?

Помимо технологических факторов, компаниям крайне важно убедиться, что у них есть персонал с нужными навыками для поддержки ИИ. Это, безусловно, сложная тема, но позвольте мне сначала ответить на вопрос, который всегда волнует людей вокруг ИИ: отнимет ли он рабочие места?

Это часто оформляется как аргумент «или / или» – либо машины имеют работу, либо люди – но я думаю, что в действительности гораздо больше нюансов.

Многие ИТ-команды наполнены творческими мыслителями и специалистами по решению проблем, которые постоянно втягиваются в трясину рутинной рутинной работы. Благодаря автоматизации их энергия может быть разблокирована. Таким образом, самая большая ценность ИИ не обязательно только в том, чтобы облегчить жизнь ИТ-персоналу (возможно, это один из наиболее распространенных вариантов использования в настоящее время, но не самая большая ценность). Речь идет об усилении потенциала всех сотрудников за счет отказа от рутинных задач или решения проблем, которые люди не могут решить в масштабе.

А как насчет людей, которые способны выполнять только рутинные задачи, которые нужно автоматизировать? Для них ИИ – реальная угроза, но также и возможность. Вот почему: компании столкнутся с острой конкуренцией за ограниченные таланты, которые могут создавать / управлять решениями ИИ. Таким образом, в их интересах максимально переобучать существующих сотрудников. Беспроигрышный вариант: сотрудник приобретает новые жизненно важные навыки, и компании не нужно искать новых сотрудников.

  1. В порядке ли наша служба управления и безопасности?

Межфункциональное и исполнительное участие в надзоре за репутационными, операционными и финансовыми рисками, связанными с ИИ, имеет решающее значение для успешного развертывания ИИ. Чтобы ИИ был заслуживающим доверия, необходимо уменьшить предвзятость в данных. Все, что компания делает с ИИ, должно соответствовать собственным бизнес-стандартам и этическим стандартам. Он также должен соответствовать растущему числу правительственных постановлений.

Хотя управление ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, как говорится в отчете КПМГ, «ведущие организации активно занимаются вопросами этики и управления ИИ, а не ждут, пока к ним будут предъявлены требования».

Еще одна ключевая проблема – безопасность, когда модели искусственного интеллекта вызывают особые соображения. При стандартной разработке программного обеспечения репозитории исходного кода защищены. Но данные, используемые в моделях ИИ, находятся за пределами этой экосистемы. Это требует, чтобы организации расширили свои стратегии и методы обеспечения безопасности, чтобы учесть уникальность разработки ИИ.

Ответив на четыре вопроса, описанных выше, компании могут избавиться от страха, неуверенности и сомнений в отношении ИИ и начать пользоваться преимуществами технологии, действительно меняющей правила игры. Прыгай – вода теплая.